Detección de cáncer renal mediante redes neuronales convolucionales (RCCCNN)

Nuestro objetivo es experimentar e implementar varias arquitecturas de aprendizaje profundo para lograr una precisión de nivel humano en los sistemas de diagnóstico asistido por computadora (CAD). En particular, estamos interesados ​​en detectar tumores renales a partir de tomografías computarizadas en este proyecto. Nos gustaría clasificar el tumor renal en cáncer, no cáncer, quiste renal I, quiste renal II, quiste renal III y quiste renal VI, con alta sensibilidad y baja tasa de falsos positivos utilizando varios tipos de redes neuronales convolucionales (CNN). Esta tarea se puede considerar como el primer paso en la construcción de sistemas CAD para el diagnóstico del cáncer renal. Además, al automatizar esta tarea, podemos reducir significativamente el tiempo que tardan los radiólogos en crear conjuntos de datos etiquetados a gran escala de tomografías computarizadas.